Erreurs de type 2 | Statistiques

Une erreur de type 2 ou de type II se produit lorsque le document conclut qu'il n'y a pas d'effet alors qu'il y en a un. Les chercheurs s'en tiennent à l'hypothèse nulle alors qu'elle est fausse.

Exprimé en Bêta

La probabilité de commettre une erreur de type 2 est indiquée dans les tests d'hypothèses statistiques par (bêta). Il s'agit de la possibilité de déterminer à tort qu'il n'y a pas de différence ou d'impact entre les groupes ou les traitements, alors qu'il y en a en réalité. Il est généralement fixé par les chercheurs à 20 % ou 0,20, ce qui signifie que l'on est prêt à accepter une probabilité de 20 % de commettre une telle erreur sur le long terme. Toutefois, si un résultat faussement négatif a de graves répercussions, les chercheurs peuvent choisir de le réduire à 10 %, voire à 5 %. Le choix du niveau de bêta doit se faire en connaissance de cause, mais les chercheurs se rabattent souvent sur l'heuristique des 20 %.

Il est à noter que ces pourcentages s'inscrivent dans le long terme. Si l'on réalise une centaine d'études similaires, 20 % d'entre elles peuvent donner un résultat faussement négatif, et 80 % non. Une étude unique présente simplement une erreur de type 2, ou non.

Diminution des erreurs de type 2

En raison des répercussions potentiellement néfastes des erreurs de type 2, les chercheurs doivent tout mettre en œuvre pour les réduire. L'objectif est d'augmenter la puissance statistique d'un test pour détecter un effet ou une différence réelle. En d'autres termes, les scientifiques cherchent à réduire la possibilité qu'ils acceptent ou maintiennent par erreur une hypothèse nulle qui est en fait fausse.

Il convient de noter qu'il existe un compromis intrinsèque entre les erreurs de type 1 et de type 2. La probabilité d'une erreur de type 2 augmente lorsque la probabilité d'une erreur de type 1 diminue, et vice versa. Il faut une évaluation minutieuse du cadre spécifique de la recherche, de l'atténuation des risques, des résultats potentiels et des ressources disponibles pour trouver le bon équilibre entre les deux.

Les chercheurs utilisent diverses tactiques pour réduire la probabilité d'erreurs de type 2. Il peut s'agir de renforcer la puissance statistique en augmentant la taille de l'échantillon, d'améliorer la conception et la méthodologie de l'étude, d'utiliser des mesures de résultats plus sensibles et de prendre en compte d'autres méthodes statistiques. Pour en savoir plus sur la puissance statistique, cliquez ici.

Bower, D. (2019), Statistiques médicales à partir de zéro : Une introduction pour les professionnels de la santé (4ème édition), Wiley

Akobeng A. K. (2016). Comprendre les erreurs de type I et de type II, la puissance statistique et la taille de l'échantillon. Acta paediatrica (Oslo, Norvège) : 1992), 105(6), 605-609. https://doi.org/10.1111/apa.13384